A mesterséges intelligencia olyan tudományterület, amely gépeket, számítógépeket és hardvereket fejleszt az intelligenciával, a legegyszerűbbtől a humanoidig. Noha az intelligens gépek fogalma az ókori görög mitológiából származott, a mesterséges intelligencia modern története a számítógépek fejlesztésével kezdődött. A kifejezést 1956-ban hozták létre a mesterséges intelligencia első konferenciáján.
Évtizedekkel később a tudósok tovább vizsgálják a gépi intelligencia még mindig megkíséretlen pillantásait, bár a "Gondolhat egy gép" kérdést? továbbra is széles körű vitát váltott ki.
Érdemes megjegyezni, hogy a közhiedelemmel ellentétben nem minden mesterséges intelligencia hordozó humanoid robot vagy fantasztikus operációs rendszer, Scarlett Johansson hangján. Vizsgáljuk meg az AI-vel kapcsolatos alapvető készségeket.
A problémák megoldása
Az AI egyik alapvető tulajdonsága a problémák megoldásának képessége. Annak érdekében, hogy a gép ezt meg tudja valósítani, a tudósok olyan algoritmusokkal felszereltek, amelyek utánozzák az emberi gondolkodást, és a valószínűség, a közgazdaságtan és a statisztika fogalmát használják.
A megközelítések magukban foglalják az agy ideghálózatainak ihlette modelleket, gépi tanulási és mintázatfelismerési képességeket, valamint olyan statisztikai megközelítéseket, amelyek matematikai eszközöket és nyelveket használnak a problémák megoldására.
Promóciós videó:
Gépi tanulás
Egy másik alapvető AI-pont a gép tanulási képessége. Eddig nincs egyetlen megközelítés, amely szerint a számítógépet be lehet programozni az információk fogadására, az ismeretek megszerzésére és a viselkedés ennek megfelelő beállítására - inkább számos, az algoritmusokon alapuló megközelítés létezik.
Az egyik fontos gépi tanulási módszer az úgynevezett mély tanulás, idegi elméletre épülő, összekapcsolt csomópontok bonyolult rétegeiből álló AI technika. Míg az Apple Siri a mélyreható tanulás egyik példája, a Google nemrégiben megvásárolta a DeepMind-et, egy induló vállalkozást, amely fejlett AI-tanulási algoritmusokra specializálódott; A Netflix a mély tanulásba is befektet.
Nyelvi feldolgozás
A természetes nyelvfeldolgozás (NLP) lehetővé teszi a gép számára az emberek nyelvének olvasását és megértését, biztosítva az összeköttetést az emberek és a gépek között.
Az ilyen rendszerek lehetővé teszik a számítógépek számára a fordítást és a kommunikációt jelfeldolgozás, elemzés, szemantikai elemzés és pragmatika útján (nyelv a kontextusban).
Mozgás és észlelés
A mozgással és az észleléssel kapcsolatos intelligencia típusa szorosan kapcsolódik a robotikához, amely a gép számára nemcsak kognitív, hanem szenzoros intelligenciát is ad. Ezt lehetővé teszi a navigációs bemenet, a lokalizációs technológia és az érzékelők, például a kamerák, mikrofonok, szonár és tárgyfelismerés. Az utóbbi években ezt a technológiát számos robotban, óceáni és űrhajókban láthattuk.
Társadalmi intelligencia
Az érzelmi és társadalmi készségek a mesterséges intelligencia újabb szintjét képviselik, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy még több emberi tulajdonságot vegyenek fel. Például a SEMAINE arra törekszik, hogy gépeinek ilyen társadalmi készségeket nyújtson az úgynevezett SAL, vagy mesterséges szenzoros hallgató segítségével. Ez a fejlett párbeszéd rendszer, ha elkészül, képes lesz érzékelni egy személy arckifejezéseit, tekintetét és hangját, ennek megfelelően beállítva.
Teremtés
A kreatív gondolkodás és cselekedet képessége olyan jellegzetes emberi vonás, amelyet sokan a számítógépek képessége felett tartanak. Az emberi intelligencia szempontjából azonban a kreativitás alkalmazható a mesterséges intelligenciára is.
Azt mondják, hogy a gépek felhatalmazhatók az értékes és innovatív ötletek generálására három modell segítségével: kombináció, felfedezés és átalakítás. Hogy pontosan ezt fogják végrehajtani - látni fogjuk a jövőben. Végül is az AARON gép már múzeumi szintű művészetet állít elő.
Az improvizáció mint az emberi tevékenység egyik formája "a kreatív viselkedés prototípusa" - mondja Shelley Carson, a Harvard Egyetem Pszichológiai Tanszékének alkalmazottja. Az Ön kreatív agya című könyvében azt írja, hogy alapszinten mindannyian improvizálunk, mivel az életben sok olyan helyzet van, amely megköveteli. Például az úton azonnal meg kell hoznia az egyetlen helyes döntést az ütközés elkerülése érdekében. Ugyanakkor az ember a tapasztalata felé fordul. A kreatív improvizáció azonban ennél is több, új váratlan ötleteket generál.
Aaron festmény
AARON robot, Gorald Cohen neves művész készítette. A találmánya a legalacsonyabb szinten kiszámította az algoritmusokat, hogy vonalakat és alakzatokat hozzon létre, amelyekből a rajzok származtak. Később egy Action Jackson nevű fejlettebb robotművész jött létre, aki Jackson Pollockhoz hasonló festményeket festett. És bár az ilyen művek művészi értékéről folytatott vita eddig nem szűnt meg, a robotok által létrehozott tények továbbra is fennállnak.
Sőt, úgy tűnik, hogy a mesterséges intelligencia néhány modern formája nagy sikert tud elérni. Például a Siri for iPhone nem csak a természetes emberi beszédet dolgozza fel, hanem minden felhasználóhoz külön-külön alkalmazkodik, megismerve karakterét és szokásait; az IBM Watson szuperszámítógépe pedig millió dollárt nyert a játékában. Vajon nem olyan kifinomult gépek képesek-e kezelni az improvizációt?